Visão Geral

O Curso Kafka Streams for Developers foi criado para desenvolvedores que desejam projetar e implementar aplicações de stream processing em tempo real utilizando o Kafka Streams API.
Durante o treinamento, os participantes aprenderão a construir aplicações baseadas em eventos, transformar fluxos de dados, realizar agregações, joins, e aplicar padrões de design reativos e distribuídos.
O curso é totalmente prático, com foco em implementação de soluções reais, desde os fundamentos até o desenvolvimento de aplicações completas de streaming.

Objetivo

Ao finalizar o curso Kafka Streams for Developers, o participante será capaz de:

• Compreender os conceitos e arquitetura do Kafka Streams API.
• Desenvolver e implantar aplicações de streaming em tempo real.
• Implementar transformações, agregações e joins entre fluxos e tabelas.
• Garantir tolerância a falhas, reprocessamento e escala horizontal.
• Integrar Kafka Streams com Spring Boot e outros frameworks modernos.
• Aplicar boas práticas de design, desempenho e depuração em pipelines de streaming.

Publico Alvo

• Desenvolvedores backend e full stack que utilizam Kafka em seus sistemas.
• Engenheiros de dados que desejam implementar pipelines de processamento em tempo real.
• Arquitetos de software interessados em arquiteturas orientadas a eventos.
• Profissionais de integração e automação que buscam criar fluxos de dados inteligentes e responsivos.

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Apache Kafka (tópicos, produtores e consumidores).
• Experiência com Java (ou Kotlin/Scala).
• Noções de processamento de dados e programação reativa.
• Familiaridade com Docker e linha de comando (desejável).

Informações Gerais

Metodologia:

• Curso ao vivo e online, ministrado via Microsoft Teams.
• Instrutor especialista e atuante no mercado em soluções Kafka e streaming.
• Aulas com equilíbrio entre teoria e prática, com demonstrações em tempo real.
• Laboratório individual disponível para cada participante.
• Projeto prático final de desenvolvimento de aplicação Kafka Streams.
• Fornecimento de material digital e exemplos de código.

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Kafka Streams

1. What is Kafka Streams and when to use it
2. Kafka Streams vs. Kafka Consumer API vs. Kafka Connect
3. Use cases for real-time data processing
4. Overview of stream processing concepts

Module 2: Kafka Streams Architecture

1. Streams, tables, and state stores
2. Stateless vs. stateful operations
3. Processing guarantees: at-most-once, at-least-once, exactly-once
4. Threading model and scaling out applications

Module 3: Building Your First Kafka Streams Application

1. Setting up development environment (Java, Maven/Gradle)
2. Creating a basic Kafka Streams application
3. Configuring serializers, deserializers, and topology
4. Running and testing the stream pipeline locally

Module 4: Stream Transformations and Aggregations

1. Filtering, mapping, and branching streams
2. Aggregations and windowing concepts
3. Counting, reducing, and summarizing events
4. Working with KStream and KTable abstractions

Module 5: Stream Joins and Advanced Processing

1. Inner, left, and outer joins between streams and tables
2. GlobalKTable joins and enrichment patterns
3. Stream-stream joins with windowing
4. Handling late-arriving and out-of-order data

Module 6: Managing State and Fault Tolerance

1. State stores and changelog topics
2. Recovery and rebalancing strategies
3. Handling application restarts and scaling
4. Exactly-once processing semantics in detail

Module 7: Integrating Kafka Streams with Spring Boot

1. Introduction to Spring Kafka and Kafka Streams binder
2. Creating reactive and event-driven microservices
3. Building end-to-end streaming applications
4. Hands-on: building a real-time event processing app with Spring Boot

Module 8: Testing, Monitoring, and Deployment

1. Unit and integration testing of Kafka Streams topologies
2. Observability and monitoring metrics
3. Deploying Kafka Streams apps in Docker and Kubernetes
4. Performance tuning and troubleshooting

Module 9: Hands-On Project

Project: Develop a real-time analytics pipeline using Kafka Streams to process, aggregate, and visualize event data in a live dashboard.